A Downward Trend of the Ratio of Influenza RNA Copy Number to Infectious Viral Titer in Hospitalized Influenza A-Infected Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background. Efficacy endpoints in influenza clinical trials may include clinical symptoms and virological measurements, although virology cannot serve as the primary endpoint. We investigated the relationship between influenza A RNA copy number and quantity of infectious viruses in hospitalized influenza patients. Methods. One hundred fifty influenza-infected, hospitalized patients were included in this prospective cohort study spanning the 2012-2013 influenza season. Daily nasopharyngeal samples were collected during hospitalization, and influenza A RNA copy number and infectious viral titer were monitored. Results. The decay rate for 50% tissue culture infectious dose (TCID50) was 0.51 ± 0.14 log10 TCID50/mL per day, whereas the RNA copy number decreased at a rate of 0.41 ± 0.04 log10 copies/mL per day (n = 433). The log ratio of the RNA copy number to the infectious viral titer within patient changes significantly with -0.25 ± 0.09 units per day (P = .0069). For a 12-day observation period, the decay corresponds to a decline of this ratio of 3 log influenza RNA copies. Conclusions. Influenza RNA copy number in nasal swabs is co-linear with culture, although the rate of decay of cell culture-based viral titers was faster than that observed with molecular methods. The study documented a clear decreasing log ratio of the RNA copy number to the infectious viral titer of the patients over time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».